Comment développer des algorithmes de publicité et de recommandation personnalisés en PHP ?

Avec le développement de l'Internet moderne, les algorithmes de publicité et de recommandation personnalisés sont devenus une tendance inévitable. Afin de répondre aux besoins personnalisés des utilisateurs et de mieux promouvoir les produits, les sociétés Internet modernes explorent et appliquent activement des algorithmes de publicité et de recommandation personnalisés. En tant que langage de programmation Web couramment utilisé, PHP possède également ses propres méthodes et techniques pour mettre en œuvre des algorithmes de publicité et de recommandation personnalisés.

1. Établir des portraits d'utilisateurs

Les portraits d'utilisateurs sont la base d'algorithmes de publicité et de recommandation personnalisés. L'établissement de portraits d'utilisateurs peut nous aider à mieux comprendre les besoins des utilisateurs et à leur proposer des publicités plus ciblées. et le contenu recommandé. Les méthodes courantes d'établissement de portraits d'utilisateurs incluent le suivi du comportement des utilisateurs, l'analyse des réseaux sociaux, les enquêtes auprès des utilisateurs, etc.

En PHP, nous pouvons suivre le comportement des utilisateurs en utilisant des technologies telles que les cookies. En enregistrant l'historique de navigation et l'historique de recherche de l'utilisateur, nous pouvons déduire ses intérêts, ses passe-temps et ses habitudes de consommation. Dans le même temps, nous pouvons également comprendre le cercle social et le réseau relationnel de l'utilisateur grâce à l'analyse des réseaux sociaux. Sur la base de ces données, nous pouvons établir des profils d'utilisateurs et proposer des publicités personnalisées et des contenus recommandés en fonction des intérêts, des passe-temps et des caractéristiques comportementales de l'utilisateur.

2. Choisissez l'algorithme de recommandation approprié

Avant de développer des algorithmes de publicité et de recommandation personnalisés, vous devez d'abord comprendre les types courants d'algorithmes de recommandation. Actuellement, les algorithmes de recommandation courants incluent des recommandations basées sur le contenu, des recommandations de filtrage collaboratif, des recommandations basées sur l'apprentissage en profondeur, etc.

Les algorithmes de recommandation basés sur le contenu reposent principalement sur l'analyse des préférences des utilisateurs en matière de contenu pour obtenir des recommandations. L’avantage de cet algorithme est qu’il est facile à mettre en œuvre, mais il ne peut pas résoudre le problème du démarrage à froid, c’est-à-dire qu’il ne peut pas recommander avec précision de nouveaux utilisateurs ou de nouveaux contenus.

La recommandation de filtrage collaboratif est basée sur l'analyse des intérêts communs entre les utilisateurs pour aboutir à des recommandations. L'avantage de cet algorithme est qu'il peut gérer une grande quantité de données utilisateur, mais il existe des problèmes tels qu'une division inexacte des groupes gris.

L'algorithme de recommandation basé sur le deep learning met en œuvre des recommandations en analysant une grande quantité de données utilisateur et de données de contenu. L’avantage de cet algorithme est qu’il peut identifier avec précision les préférences des utilisateurs, mais il nécessite une grande quantité de ressources informatiques et de support de données.

Lors du choix d'un algorithme de recommandation, vous devez choisir un algorithme approprié en fonction des besoins réels. En PHP, nous pouvons utiliser des frameworks d'algorithmes de recommandation comme Mahout pour implémenter des algorithmes de publicité et de recommandation personnalisés. Dans le même temps, vous pouvez également choisir d'utiliser des frameworks d'apprentissage profond tels que TensorFlow et Keras pour mettre en œuvre des algorithmes de recommandation plus précis.

3. Évaluer l'effet de l'algorithme de recommandation

Afin de garantir l'efficacité des algorithmes de publicité et de recommandation personnalisés, nous devons évaluer et optimiser l'algorithme. Les indicateurs d'évaluation courants incluent la précision, le rappel, la valeur F1, etc. Le taux de précision fait référence à la proportion de recommandations confirmées par les utilisateurs par rapport au nombre total de recommandations ; le taux de rappel fait référence à la proportion de recommandations confirmées par les utilisateurs par rapport au nombre de recommandations requises par les utilisateurs ; la valeur F1 est une considération globale de la précision et rappel des indicateurs d’évaluation.

En PHP, nous pouvons effectuer l'évaluation et l'optimisation d'algorithmes en utilisant des bibliothèques d'apprentissage automatique telles que scikit-learn, pandas, etc. Dans le même temps, vous pouvez également utiliser des méthodes telles que les tests A/B pour tester l’effet de l’algorithme et procéder à une optimisation plus poussée.

Résumé

Les algorithmes de publicité et de recommandation personnalisés sont un élément essentiel des entreprises Internet modernes. En PHP, nous pouvons mettre en œuvre des algorithmes de publicité et de recommandation personnalisés en établissant des portraits d'utilisateurs, en sélectionnant des algorithmes de recommandation appropriés et en évaluant les effets des algorithmes. Dans le même temps, il faut veiller à protéger la vie privée des utilisateurs et à éviter une collecte excessive de données et d’informations sur les utilisateurs.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!